知网查重逻辑算法是基于文本相似度计算的技术，通过对文本内容进行特征提取、相似度比对和结果输出来实现查重功能。算法主要包括分词处理、向量化表示、相似度计算和阈值设定等步骤。分词处理将文本转换为词语序列，向量化表示将词语转换为向量形式，相似度计算通过向量间的距离计算来衡量文本相似程度，阈值设定用于判断是否为重复内容。知网查重逻辑算法的实现需要综合考虑文本处理技术、相似度计算方法和阈值设定策略。

在实际应用中，知网查重逻辑算法可以应用于文本去重、抄袭检测、数据清洗等场景。通过不断优化算法的特征提取和相似度计算方法，可以提高查重的准确性和效率。同时，结合机器学习和深度学习技术，还可以进一步提升算法的性能和适用范围。总的来说，知网查重逻辑算法的实现是一个综合考量文本处理、数据结构和算法设计的过程，需要不断优化和改进以适应不同应用场景的需求。